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超市销售数据分析
实验18 分析各大类商品的销售情况，分析销售特征，总结销售规律
@author: tange
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import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv(r'C:\大数据分析综合实训-附件.csv', encoding='gbk')

# data.info()

# 数据预处理
data = data[['大类名称', '销售月份', '是否促销']]

# 分析各大类商品的销售情况
type_value_counts = data.大类名称.value_counts()
type_value_counts.plot()

# 各大类促销商品销量(柱状图)
fig, ax1 = plt.subplots()
data[data['是否促销'] == '是'].大类名称.value_counts().plot(
    kind='bar', rot=50, title='促销商品销量', ax=ax1)

# 各大类非促销商品销量(柱状图)
fig, ax2 = plt.subplots()
data[data['是否促销'] == '否'].大类名称.value_counts().plot(
    kind='bar', rot=50, title='非促销商品销量', ax=ax2)

# 各大类促销商品销量(饼图)
fig, ax3 = plt.subplots()
data[data['是否促销'] == '是'].大类名称.value_counts().plot(
    kind='pie', title='促销商品销量', ax=ax3, figsize=(15, 10))

# 各大类非促销商品销量(饼图)
fig, ax4 = plt.subplots()
data[data['是否促销'] == '否'].大类名称.value_counts().plot(
    kind='pie', title='非促销商品销量', ax=ax4, figsize=(15, 10))

# 各销售月份各大类促销商品销量
for i in list(data.销售月份.unique()):
    fig, ax = plt.subplots()
    data[data['销售月份'] == i].大类名称.value_counts().plot(
        kind='bar', rot=50, title=str(i)+'促销商品销量', ax=ax)
